光寶打造亞洲第一艘太陽能電動船,綠能佈局再邁前一大步
光寶打造亞洲第一艘太陽能電動船,綠能佈局再邁前一大步
2010.02.15 | 科技

挾著過去在資通訊科技(ICT)的發展優勢,以生產LED與電源供應器起家的光寶,近來積極將營運重心轉向了綠能科技(ET)產業,在「創能」(太陽能)、「轉能」(光電轉換器)、「節能」(LED照明新光源和高效率電源供應器),以及「儲能」(動力系統與電池)的版圖已逐步成形。

光寶旗下子公司――「光寶動力儲能」上週(2月9日)就宣布已成功打造亞洲第一艘營運用「環保鋰電池」太陽能電動船的動力系統,而這艘太陽能電動船未來也將成為高雄市愛河的觀光旅遊船。

光寶集團總裁林行憲表示,太陽能電動船不但低噪音、無臭味,更沒有污染的疑慮,營運後將可保護愛河的環境整治成果。他指出,這艘全電力推進的電動船,也實現了光寶的經營理念之一「愛地球,從清淨動力開始」。

光寶動力儲能副總丁忠儀表示,這次光寶為電動船打造了動力、儲能與節電系統,包括太陽能發電系統、電力管理系統、鋰電池組、中央控制界面、LED照明(包含LED水下投射燈)、充電器;這可說是光寶進入大型電動載具動力系統的里程碑。

這艘太陽能電動船(見下圖,光寶提供),船身長13公尺,一次可乘載36個人,船體還採取雙胴體設計,行進時安全無虞。電動船的動力系統是採用台廠商能提供的最大電池54KWH(千瓦時)電池組,以20KW(千瓦)雙邊動力輸出維持高馬力(約53馬力)的特性,最高可達9節航速(約時速16.7公里),以3節航速(約時速5.6公里)至少可行駛9小時。

光寶太陽能電動船

與傳統燃油觀光船相較,太陽能電動船的能源消耗量僅需同等燃油船的四分之一至三分之一。電動船船頂還是由太陽能板所組成,在一般日照下,如果再加上太陽能板所提供之電力,可再節省25%能源耗量。

丁忠儀表示,光寶動力儲能之所以選擇「電動船」作為儲能佈局的初試啼聲之作,就是想從技術最難的領域開始著手。他指出,電動車一天頂多行駛數小時,但電動船則不一樣,由於電動船平時停靠時,船身會隨著水面不斷晃動,「24小時都在動」的嚴苛使用環境,也讓電動船的動力系統複雜度相當高,目前業界沒有任何成功案例可以做為參考。

這次光寶動力儲能已搶先掌握關鍵技術與電池管理專利,在動力系統市場上可說是搶得絕佳位置。林行憲表示今年光寶在電動船的出貨量將達5艘,並期許明年出貨量能倍增至20艘。

高雄市市長陳菊於在電動船首航典禮時表示,太陽能電動船每艘造價新台幣747萬元,近期內將有另外4艘(總計5艘)加入愛河觀光旅遊服務,未來愛河觀光船將可望全數替換為太陽能觀光船。

 

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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